改进VMD算法在颤振试验信号模态参数辨识中的应用

顾文景　周丽

摘要： 提出了一种基于改进变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD）的模态参数辨识算法，用于颤振试验信号的数据处理。采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数，求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量，每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数。数值仿真和风洞试验研究表明：改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态，提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法，有助于颤振边界的预测。

关键词： 颤振试验; 模态参数辨识; 变分模态分解; 参数优化; 颤振边界预测

中图分类号： V216.2+4    文献标志码： A    文章编号： 1004-4523（2021）02-0292-09

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2021.02.009

引 言

颤振是结构在空气动力、惯性力和弹性力耦合作用下产生的一种具有破坏性的自激振动，因而在整个飞行包线内都不允许出现颤振。由于理论分析和试验模型不足以模拟真实的飞行环境，颤振试验仍是飞机设计中必不可少的一个环节，以确保飞机在设计的飞行包线内不会发生颤振。

颤振试验通常采用环境激励的形式，利用大气紊流对飞机结构的扰动力进行激励，不需要额外的附加装置，相比其他激励方式更经济方便。但环境激励下的响应属于输入未知的振动响应信号，无法根据系统的输入、输出估计频响函数或脉冲响应函数。且颤振试验响应信号存在信噪比低、模态分布密集等特点，对信号处理方法提出了更高的要求。……